Richard G. Baraniuk

Este artículo explora la integración del control PID en transformadores para mejorar la robustez y la calidad de salida.

Este estudio investiga con qué frecuencia los modelos de lenguaje reproducen texto exacto de los datos de entrenamiento.

Presentando la estimación de verosimilitud penalizada por autofagia para abordar el sesgo en los modelos de IA.

Nuevos métodos de atención mejoran los modelos de transformadores en eficiencia y rendimiento.

Un nuevo método mejora la transferencia de características en representaciones neuronales implícitas para imágenes.

U-COTANS mejora la detección de límites submarinos usando técnicas de deep learning.